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近年來(lái)，越來(lái)越多的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)的各個(gè)領(lǐng)域中。條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（ Conditional generative Adverarial Networks，cG∧N）開(kāi)創(chuàng)性地將監(jiān)督學(xué)習(xí)引入到無(wú)監(jiān)督的GΔN網(wǎng)絡(luò)中，這使得GAN可以生成有標(biāo)簽數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的GAN通過(guò)多次卷積運(yùn)算來(lái)模擬不同區(qū)域之間的相關(guān)性，進(jìn)而生成圖像，而cGAN只是對(duì)GAN的目標(biāo)函數(shù)加以改進(jìn)，并沒(méi)有改變其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因此cGAN生成的圖像中仍然存在長(zhǎng)距離特征之間相關(guān)性相對(duì)較小的問(wèn)題，從而導(dǎo)致cGAN生成圖像的細(xì)節(jié)不清楚。為了解決這個(gè)問(wèn)題，將自注意力機(jī)制引λcGAN中，并提出了一個(gè)新的模型SA-cGAN。該模型通過(guò)將圖像中相距較遠(yuǎn)的特征相互關(guān)聯(lián)起來(lái)生成一致的對(duì)象或場(chǎng)景，進(jìn)而提升生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成細(xì)節(jié)的能力。將SA-cGAN在 Celeb和 MNIST手寫(xiě)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，并將其與 DCGAN，cGAN等幾種常用的生成模型進(jìn)行了比較，結(jié)果證明該模型相比其他幾種模型在圖像生成領(lǐng)域有一定的進(jìn)步。
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